Erkennung von Anomalien in Stromnetzen durch kontextunabhängiges Lernen

Ein neuartiger kontextbewusster Anomalie-Erkennungsalgorithmus, GridCAL, der die Auswirkungen von regelmäßigen Topologie- und Last-/Erzeugungsänderungen berücksichtigt, um Messungen aus verschiedenen Netzkontexten aggregiert analysieren zu können.